一种闭环对象辨识方法及其在生产中的应用

针对一些难达稳态过程的模型不易辨识的问题,提出了一种对象模型参数和状态方程初值同时辨识的新方法.该方法可不进行装置实验,仅使用装置历史数据就可进行在线辨识,且适用于系统处于非稳定状态的阶跃响应数据.闭环控制系统辨识仿真和实际应用表明,应用该方法辨识出的对象特性进行PID参数设计,效果明显,并且使控制系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

基于商空间理论的模糊控制在航空相机中的应用

针对航空相机快速返回定位问题,应用商空间理论提出了一种快速无超调定位模糊控制算法。将位置偏差量模糊化．并根据模糊等价关系合并正规峰集,从而得到了不同粒度下的控制规则．系统通过不断改变粒度,采用粗拉度粗调,细粒度细调的方法,实现快速无超调定位。在模拟相机平台上采用3个粒度层,通过模糊规则调整模糊输出和PID控制器的积分时间实现最速控制、模糊控制和PID控制在不同粒度下的转换．实验结果表明此算法具有定位快、稳定精度高以及无超调等优点．     

基于遗传算法的无传感器永磁同步电机控制优化

基于实数编码遗传算法．实现对无传感器永磁同步电机(PMSM)控制器参数的选取和优化．速度的估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,以PMSM转子速度的测量值与估计值的偏差信号作为遗传算法自适应度求取的依据,实现协方差矩阵中参数的在线调整,节约了系统协方差参数的求取时间,提高了估计器的估计精度。基于dSPACE的快速控制原型工具验证了该方法的有效性。     

薄膜电阻温度计原理性误差分析及数据处理方法研究

薄膜电阻温度计是高超声速测热试验中一种常用的传感器,多用于激波风洞中.改进薄膜电阻温度计测热数据的后处理方法,分析其原理性误差,提出修正方法,可以进一步提高热流测量精度,为防热设计提供可靠数据.应用三维热传导理论,考虑热流和温升的耦合影响,计算了气动加热条件下薄膜电阻温度计结构温升情况,得到了铂层内的温度分布规律,并与一维半无限简化理论得到的薄膜电阻温度计表层温度相互对比,得到了模型简化带来的原理性误差;建立了由表面温升计算表面热流的导热反问题计算方法,与经典的Cook-Felderman处理公式和热电模拟网络处理方法相互对比,提出了修止热流值的方法,为提高热流测量精度提供了一种可行的手段.     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

一种宽频带模态识别算法的快速实现

多参考点最小二乘复频域法(p-LSCF)是近几年来提出的宽频带模态参数识别算法,该方法在抗干扰能力、识别密集模态以及处理大阻尼复杂结构方面具有非常好的特性。为了提高模态参数的识别速度,采用FFT运算实现了该识别方法的快速计算。最后通过仿真算例与实测算例进行验证。结果表明:在不损失精度的情况下,能够提高参数识别速度。     

现代步兵的必要装备——小型无人兵器

“机器人必须先进去”，这是2002年美军82空降师指挥官在阿富汗搜索塔里班分子盘据的地洞时下达的命令。无人兵器或称机器人(Robot)，具有相当程度的自主辨识与运动能力，能横越地表或飞至山丘后方，运用携带工具或装备执行任务。     

航天器动力学特性参数在轨辨识技术

从结构模态参数的可识别性出发,结合结构自由响应识别技术和数字处理技术,开发出大型航天器动力学特征参数在轨辨识系统,包括硬件系统和软件系统,其中软件系统由C+ +和汇编语言组合编写,系统各部分均模块化,可适用于较复杂的工程任务.在此基础上设计了模拟在轨航天器的试验验证系统,检验辨识算法和设计软件的可靠性以及航天器在轨辨识的实时性.该试验系统包括一个对称的双梁结构,利用对称结构的弱耦合可得到多个密集模态,该结构可模拟大型航天器在太空失重条件下所特有的动力学特征.试验表明系统辨识算法可靠,精度达到设计要求.     

一种非线性系统集员辨识算法

针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响.     

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.